VERİTABANI MODELLEMEYE ETKİ – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
VERİTABANI MODELLEMEYE ETKİ
Bu bölümde, yeni SQL tarafından yeni veri türlerinin varlığının, kavramsal modelden fiziksel modele veya uygulamaya kadar veritabanı modellemesini nasıl etkilediğini gösteriyoruz. Birkaç sorunu vurgular ve bu nedenle bölgede gelecekteki araştırma fırsatlarını getirir.
Kavramsal model
Birçok veritabanı tasarımcısının kavramsal modelleme amacıyla hala ER gibi geleneksel veri modellemeyi kullandığı yaygın olarak bilinmektedir. Ayrıca, bazıları bunları ilişkisel olmayan model veritabanı için bile kullanır.
Örneğin, basit bir 1:N ilişkisi olan iki Kitap ve Kurgu sınıfımız var. Bu kavramsal yapı, geleneksel ER modellemesi kullanılarak kolayca gösterilebilir. SQL4, kalıtım yapısını tanır ve şimdi Kitap ve Kurgu arasındaki bu ilişkiyi modellemek istiyoruz. Ne yazık ki, ER bu ilişki türünü gösteremez.
Sorunu çözmek için Gelişmiş Varlık İlişkisi (EER) Şemasını kullanabiliriz. Birçok SQL4 özelliğini barındırabilir, ancak hepsini değil. EER yalnızca tablo veya örnek için geçerlidir. Bu nedenle, nesne tipine gömülü rutinleri içeremez.
Türleri ve rutinlerini temsil edebildiği için sorunu çözmek için Birleşik Modelleme Dili’ni (UML) kullanıyoruz. Yine de, UML’de yakalanamayan birçok SQL4 veri türü sorunu vardır. Örneğin, koleksiyon türleri olarak baskı ve derecelendirme niteliklerinin temsili vb.
Bu bölüm, SQL4’ün veritabanı kavramsal modelini etkilediğini gösterir. Farklı yeni veri türleri dahil olmak üzere farklı SQL özelliklerini yakalamak için geleneksel veri modellemeyi kullanamayız.
Fiziksel Model
Fiziksel model, verilerin veritabanı sisteminde nasıl depolandığını açıklar. Uygulama, tasarıma bağlı olmalıdır. Örneğin, VTYS, karmaşık veri türleri ve ilişkiler için üst düzey yapılar dahil olmak üzere tasarımdaki soyutlama düzeyini temsil edebilmelidir.
VTYS seçiminin bir kriteri, standarda uygunluktur. Farklı DBMS’leri ve bunların yeni SQL4 veri türleri sağlayıp sağlamadıklarını özetlemektedir.
Veri türünün eksiksizliği, VTYS seçiminde önemli bir konudur. Ancak aynı veri tipini kolaylaştıranlar arasında yine de artıları ve eksileri karşılaştırmamız gerekiyor. Örneğin, bir DBMS’nin dizi gibi anlamsal sıralama gerektiren veri türü için dizini nasıl uyguladığını bilmeliyiz. Bu aşamada, yeni türün varlığından dolayı sorgu performansını da dikkate almamız gerekiyor.
Daha yüksek RDB yeteneği talebiyle, SQL’in gelecekte daha fazla veri türü ekleyeceği neredeyse kesindir. Bu yeni veri türleri, bu makalede gösterdiğimiz gibi her bir veritabanı modelleme aşamasını etkileyecektir.
Yeni SQL veri türleri, DBMS satıcılarını standartla uyum sağlamaya zorlayacaktır. SQL standardizasyon kuruluşu, veritabanı topluluğunun artan talebine ayak uydurabilirse, satıcılar tescilli dilin kullanımını kademeli olarak standart SQL’e indirecektir.
Son olarak, daha zengin RDB daha fazla veritabanı uygulamasına uyacaktır. Gelecekte RDBMS kullanmayan bazı uygulamalar, yeni SQL tarafından sağlanan birçok yeni veri türünü kullanabilir.
Bu makale daha detaylı bir araştırma için bir ön çalışmadır. Gelecekteki çalışmalar için, her bir veritabanı modelleme aşamasını araştırmak gerekir. Süreçler, her farklı veri türünün kavramsal veri modellemesini, haritalanmasını, normalleştirilmesini, bütünlük kısıtlamasını, uygulamasını ve benzerlerini içerir.
Yeni SQL standardı, ilişkisel veritabanı için birçok yeni veri türü ekledi. Standart, kavramsal model, mantıksal model, fiziksel model veya uygulamaya kadar veritabanı modelleme süreçlerindeki tüm aşamayı etkiler. Bu makale yeni veri türlerini göstermekte ve veri tabanı modelleme süreçlerini nasıl etkilediklerini vurgulamaktadır.
Veri modelleme Nedir
Veri modelleme araçları
Veritabanı mantıksal modelleme
Veri Modelleri nelerdir
Veri modelleme örnekleri
Veri ambarı MODELLEME
Veri modelleme Eğitimi
Modelleme Nedir
Sanal Takım Sosyalleşmesinde Yeni Gelen Asimilasyonu
Bugün çalışma şeklimiz dönüşüyor. Son teknolojik gelişmeler, daha esnek iş tasarımıyla birleştiğinde, coğrafi ve/veya geçici olarak dağınık ortamlarda çalışan insan sayısının artmasına yardımcı oldu. Artan sayıda kuruluş, geleneksel kuruluşlarda fiziksel olarak bulunmayan çalışanlara sahiptir.
Bu nedenle, daha fazla çalışan, nadiren yüz yüze buluşan ekiplerde çalışıyor. Bu “telefon çalışanları”, geleneksel çalışanlarla aynı iş sorumluluklarına sahiptir, ancak bu sanal ekiplerin dinamikleri içinde yönetme veya çalışma konusunda ek zorluklara sahiptirler.
İletişim teknolojisindeki hızlı gelişmeler ve kuruluşların artan küreselleşmesi, işyerinde sanal ekiplerin büyümesini ve önemini büyük ölçüde hızlandırdı. Sanal ekipler, geleneksel ortak ekiplerden daha verimli, daha ucuz ve organize edilmesi daha az zor olduğu için daha yaygın hale geliyor.
İşi sanal olarak düzenlemenin belirgin avantajları olsa da, yeni üye entegrasyonunun zorluğu, ekip üyelerinin öncelikle elektronik posta, telefon ve video konferans veya bilgisayar konferansı yoluyla iletişim kurmaları gerçeğinde yatmaktadır.
Aracılı iletişime olan bu artan bağımlılık, yeni üyelerin çalışma ekiplerine sosyalleştirilmesinin geleneksel yolunu önemli ölçüde değiştirir. Bu makale, yeni gelenlerin asimilasyonuyla ilgili olarak sanal ekip sosyalleşmesinin zorluklarını ele almaktadır. Sanal ekip asimilasyonunun gömülü süreçleri olarak yeni gelenlerle karşılaşmaya özellikle dikkat edilir.
Etkili iletişim, organizasyonel ve ekip sosyalleşmesinin anahtarıdır. Bir bireyin bir takımda ne kadar iyi sosyalleştiği, takım içindeki başarısının yanı sıra takımın amaç ve hedeflerine ulaşma başarısını da belirleyebilir. Takım sosyalleşmesi ve yeni gelenlerin entegrasyonu ile ilgili iletişim uygulamaları, çok katmanlı sürecin ilk keşfedilmesinden bu yana kapsamlı bir şekilde araştırılmıştır.
Sosyalleşme, bir takıma yeni katılan kişinin o takımın bir üyesi olarak tam olarak katılmak için gereken bilgi, davranış ve tutumları edinmesiyle gerçekleşir. Sosyalleşmenin aşamalarını, öngörücü sosyalleşme, örgütsel asimilasyon (karşılaşma ve başkalaşım) ve örgütsel çıkış olarak çerçevelendirdi.
Geleneksel örgütsel sosyalleşme üzerine çok sayıda literatür olmasına rağmen, sanal takım sosyalleşmesi üzerine araştırmalar ortaya çıkmaya başlamıştır.
Örgütsel asimilasyon, sanal takım sosyalleşmesinin belki de en önemli aşamasıdır. Bu tür bir asimilasyon, bireylerin bir organizasyonun kültürüne entegre olma süreciyle ilgilidir.
Bu aşama, organizasyonun çalışanları “sosyalleştirmek” için planlı ve kasıtsız çabalarından ve organizasyon üyelerinin rollerini ve çalışma ortamlarını değerlerine, tutumlarına ve ihtiyaçlarına daha iyi uyacak şekilde değiştirme girişimlerinden oluşur. Beklentilerin proaktif ve reaktif iletişimi yoluyla belirtildiği gibi, örgütsel roller müzakere edilir ve sosyal olarak oluşturulur.
Örgütsel karşılaşma, yeni gelenlerin işleri ve örgütleriyle ilgili davranışları, değerleri ve inançları öğrenmeleri için bir zamandır. Yeni bir duruma girmenin bir sonucu olarak, yeni gelenler, iş rolleri aracılığıyla veya başkalarının onayını alarak durumsal kimliklerini netleştirmek isterler.
Belirsizliği azaltmak için yeni gelenler, başkalarının beklentilerini tanımlayarak ve davranışlarını diğerlerinin davranışlarına göre ayarlayarak uyum sağlamalarına izin veren bilgileri ararlar.
Sanal ekiplerin oluşturduğu hız, çalışanların hızlı değişimle uğraşmasını gerektirir. Ekip çalışması üzerine araştırmalar, ekiplerin birlikte çalıştıktan sonra en iyi şekilde çalıştığını öne sürse de, sanal ekiplerin uzun bir süre boyunca iş ilişkileri kurma lüksü olmayabilir. Bu nedenle, yeni gelenlerin iş ortamında diğerleriyle, özellikle de akranları ve süpervizörleriyle hızla ilişkiler kurması ve geliştirmesi hayati önem taşımaktadır.
Modelleme Nedir Veri ambarı MODELLEME Veri modelleme araçları Veri modelleme Eğitimi Veri modelleme Nedir Veri modelleme örnekleri Veri Modelleri nelerdir Veritabanı mantıksal modelleme